第六届挑战赛B3-基于收视记录的电视产品营销及用户画像

摘要

本文基于用户收视信息、产品信息及用户套餐数据，利用协同过滤及分类的思想，为用户进行电视产品推荐，并对套餐设置提出建议。

数据预处理：对用户收视信息、回看信息、点播信息及单片点播信息进行清洗、转换，并利用爬虫补充网络数据。对电视产品信息数据进行标准化处理，并利用爬虫获取节目标签信息。对用户基本信息进行处理，得到用户使用套餐的结构。

问题一：电视产品推荐

1. 基于用户的协同过滤：构建用户-节目评分矩阵，利用皮尔森相关系数计算用户相似度，根据相似用户的评分预测目标用户对所有节目的打分，并推荐10个用户可能感兴趣的电视产品。
2. 基于电视产品的协同过滤：利用问题一中构建的用户-节目评分矩阵，计算节目相似度，根据相似节目的评分预测目标用户对目标节目的打分，并推荐10个用户可能感兴趣的电视产品。
3. 结果：查准率约为5.1%，查全率约为9.9%。

问题二：分类推荐与用户画像

1. 构建用户标签体系：根据用户收视行为、产品信息及网络资源，构建四级用户标签体系，包括基本特征、收视偏好、性别偏向及年龄偏向等标签。
2. 构建产品标签体系：根据电视产品信息及网络资源，构建四级产品标签体系，包括基本特征、节目类型、地区及语种等标签。
3. 电视产品分类推荐：根据用户标签体系对用户进行分类，并构建用户-节目类别评分矩阵，利用协同过滤进行分类推荐。
4. 结果：查准率约为10.1%，查全率约为39.8%。

电视套餐建议

1. 分析现有套餐结构：对套餐销售品字段进行拆分，并分析套餐设置结构。
2. 关联规则分析：利用关联规则分析用户画像与套餐内容之间的关系，为套餐推荐提供建议。
3. 结果：归纳出四条规则，包括男性用户更倾向于购买乐惠套餐、中年老年用户更倾向于包月方式、新用户更倾向于购买乐惠套餐、老用户更倾向于包月方式。

总结与展望
本文通过协同过滤和分类算法实现了电视产品推荐，并构建了用户画像，为电视套餐推荐提供了建议。未来可以考虑将时效性因素纳入推荐模型，并进一步优化用户画像的构建方法。